Отрывок: Было выяснено, что нейроны сильно неравнозначны по степени активности. За время распознания упомянутого выше тестового набора данных из 4000 изображений частота использования каждого из 200 нейронов выходного слоя колебалась примерно от 0 до 120 раз (Рис.2). Рис.2 Частота использования нейронов выходного слоя при тестировании набора в 4000 изображений Второй эксперимент заключался в поиске зависимости активности нейрона от параметров сети. Наиболее высокой оказалась корреляция ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorАнтонов Д. И.ru
dc.contributor.authorСухов С. В.ru
dc.coverage.spatialансамбль сетейru
dc.coverage.spatialархитектура нейронной сетиru
dc.coverage.spatialслияние знанийru
dc.coverage.spatialспайковые нейронные сетиru
dc.coverage.spatialпрунинг сетейru
dc.coverage.spatialранжирование выходных нейроновru
dc.coverage.spatialметод ранжирования выходных нейроновru
dc.coverage.spatialимпульсные нейронные сетиru
dc.creatorАнтонов Д. И., Сухов С. В.ru
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\491154ru
dc.identifier.citationАнтонов, Д. И. Слияние знаний в импульсных нейронных сетях / Д. И. Антонов, С. В. Сухов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 042042.ru
dc.description.abstractПоказана методика организации слияния знаний (knowledge fusion) импульсной искусственной нейронной сети (ИмНС, Spiking Neural Network) без доступа к первоначальным исходным данным. Разработан метод ранжирования выходных нейронов ИмНС по степени влияния на процесс классификации на основе знания о распределении весов сети. Эксперименты проводились на свободно доступных наборах данных в среде SpykeTorch.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. -ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллектru
dc.titleСлияние знаний в импульсных нейронных сетяхru
dc.typeTextru
dc.citation.spage042042ru
dc.citation.volume4ru
dc.textpartБыло выяснено, что нейроны сильно неравнозначны по степени активности. За время распознания упомянутого выше тестового набора данных из 4000 изображений частота использования каждого из 200 нейронов выходного слоя колебалась примерно от 0 до 120 раз (Рис.2). Рис.2 Частота использования нейронов выходного слоя при тестировании набора в 4000 изображений Второй эксперимент заключался в поиске зависимости активности нейрона от параметров сети. Наиболее высокой оказалась корреляция ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-042042.pdf770.73 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.